Apprentissage par transfert basé sur le pré-entraînement d'images médicales pour un diagnostic généralisable et robuste des tumeurs osseuses sur les radiographies : une étude multicentrique

Key Points

• Évaluer l'efficacité du pré-entraînement d'images médicales pour la classification des tumeurs osseuses sur les radiographies.
• Utilisation de RadImageNet pour le pré-entraînement de modèles sur des images médicales.
• Comparaison des performances avec des modèles pré-entraînés sur des images naturelles (ImageNet).
• Évaluation de l'efficacité de l'assistance AI selon différents niveaux d'expérience des radiologues.
• Le pré-entraînement d'images médicales a surpassé le pré-entraînement d'images naturelles pour la classification des tumeurs.
• L'efficacité du soutien AI a montré une variabilité parmi les radiologues en fonction de leur expérience.
• Les modèles d'apprentissage profond ont démontré une précision supérieure par rapport aux approches radiomiques traditionnelles.